Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

❓Какая предобработка данных нужна для построения ML-моделей? Расскажем на бесплатном открытом уроке "Разведочный анализ данных на Python для Machine Learning" от OTUS. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Специализация Machine Learning". 🗓Дата: 9 августа, 18:00 На занятии мы поговорим о том как проводить первичный анализ данных с использованием фреймворка Pandas. Расскажем об основных аспектах анализа данных. Научимся обрабатывать признаки и заполнять пропущенные значения. ✅Кому подходит урок: - IT-специалисту, который хочет перейти в Data Science; - Начинающему Data Scientist, желающему углубиться в профессию; - Тому, кто самостоятельно изучает Data Science; - Для того, кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать. После урока будет открыт доступ ко второму занятию "Введение в Machine Learning", а курс можно будет приобрести в рассрочку по спец.цене. 🔥Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы к спикеру: https://otus.pw/pbkA/

💁‍♂️ Как постичь машинное обучение, если ты не великий математик Будем честны: все мы слышали о зарплатах инженеров по машинному обучению. Но машинное обучение еще нужно освоить — и вот тут начинается мрак. Много споров по поводу того, насколько хорошо нужно знать математику для освоения машинного обучения. Но знать точно нужно. Machine Learning

Где найти и сравнить лучшие курсы по Big Data? Tutortop — образовательный маркетплейс №1, где представлено свыше 5000 курсов от более чем 300 школ и все их можно сравнить по рейтингу, цене и отзывам, а еще купить дешевле, чем напрямую 🔥 Подборка из топовых курсов по Big Data от tutortop: — Data Scientist: с нуля до middle от Нетологии. Рейтинг 4.8 из 5. Cкидка 50% по промокоду TUTORTOP50 до 07.08 🎁 — Data Scientist: с нуля до middle от ProductStar. Рейтинг 4.8 из 5. Cкидка 10% по промокоду TUTORTOP до 07.08 🎁 — Стань ML-инженером и получи работу за рубежом от Mathshub. Рейтинг 4.7 из 5. Cкидка 10% по промокоду TUTORTOP до 07.08 🎁 Чтобы подробнее узнать про обучение или купить его, введите промокод по ссылке на онлайн-курс, который вам интересен. ⚡️Учиться выгоднее с tutortop!

🚔 CI/CD в Data Science, MLOps в финтехе и тенденции в потоковой передаче данных Автор погружает в основы концепции CI/CD и объясняет, какую роль могут играть ее практики в улучшении аналитических процессов. Machine Learning

⌨️ Как маленькая нейроязыковая модель в Клавиатуре победила серверные подсказки Статья о том, как разработчики Яндекса создали новую нейроязыковую модель для своей Клавиатуры и отказались от n-граммной. Попутно объяснили, почему пословной языковой модели может не хватать и требуется так же побуквенная, а ещё описали архитектуру нейросетевой модели весом менее 20 МБ, которая работает на устройстве локально. Machine Learning

🙂 Бросаем взгляд на прошлогодние исследования в области ИИ Отчет разбит на такие блоки: • исследования — технические прорывы и возможности; • промышленность — области коммерческого применения AI и его влияние на бизнес; • политика — регулирование AI; • безопасность — выявление и снижение рисков от использования будущих систем AI; • прогнозы — что по мнению авторов произойдёт в 2023 году, а также проверка прогнозов, которые давались в прошлом году на 2022 год. Machine Learning

📑 Как создавать качественные ML-системы Для создания качественных проектов машинного обучения нужно воспринимать их именно как систему, обращать внимание на все ее компоненты и их взаимосвязи. К этому учеба не готовит, поэтому стоит сразу определить для себя алгоритм работы с ML-проектами. В статьях узнаете о важности планирования и ведения документации, жизненном цикле, Data-centric ИИ, данных для обучения, разметке и очистке, синтетических данных и еще немного о Data Engineering и ETL. Часть 1: каждый проект должен начинаться с плана Часть 2: приручаем хаос Machine Learning

🥜 Хороший, плохой, злой и… свободный? Сравниваем глуповатые, но усердные AI-плагины для разработки Небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода, которые каждый из нас может использовать уже сейчас. Machine Learning

🔥 Бесплатный вебинар "Профессия Data Science - это проще, чем кажется" от OTUS Дата: 2 августа в 20:00. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Machine Learning". На занятии расскажем: -Про профессию Data Science, -Чем методы машинного обучения отличаются от методов классического программирования. -Почему специалисты в этой области так востребованы Также мы решим одну из задач машинного обучения на практике! Преподаватель: Мария Тихонова, Senior Data Scientist SberDevices ⚡️ Урок будет полезен: -IT-специалисту, который хочет перейти в Data Science; -Начинающему Data Scientist и специалисту по машинному обучению, желающему углубиться в профессию; -Тому, кто самостоятельно изучает Data Science; Для того, кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать. После вебинара курс можно приобрести в рассрочку. Хочешь сделать карьеру в направлении Machine Learning? 👉 Регистрируйся на урок: https://otus.pw/cmTr/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

⚙️ Антикризисная workstation для ML с тестами на реальной задаче Text to Speech Как сказал бы ныне великий классик. Собственная рабочая станция для Ml - это не роскошь, а средство для обучения. Да и к тому же арендованный сервер - это не всегда удобно, быстро и безопасно. Machine Learning

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/c/ML_secrets 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

🍍Человечество против искусственного интеллекта: может ли развитие нейросетей привести к катастрофе История про «восстание машин» давно знакома всем любителям научной фантастики, но после взрывного роста возможностей нейросетевых языковых моделей (вроде ChatGPT) об этом риске заговорили и вполне серьезные исследователи. В этой статье мы попробуем разобраться — есть ли основания у таких опасений? Machine Learning

Имеете опыт в машинном обучении, но хотите двигаться ещё дальше?   Специально для вас Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с командой опытных специалистов из Яндекса, AliExpress и X5 Retail Group подготовил продвинутый курс, на котором вам предстоит решать сложные и нестандартные задачи бизнеса.  Ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, ускорение и повышение чувствительности A/B-тестов — выбирайте нужные блоки или проходите курс целиком. Если вы уже сталкивались с чем-то из этого в своей работе, то познакомитесь с best practices индустрии. А если нет — дополните своё резюме новыми кейсами и станете более разносторонним ML-специалистом. Ждём вас на курсе! Следующий поток стартует уже 31 июля! Также на сайте доступна бесплатная демоверсия. [Зарегистрироваться]

🍑 Как упростить анализ данных? Запуск и сценарии использования готовой виртуальной машины для аналитики Небольшой команде, которая работает с ML-моделями и анализом данных, тоже хочется иметь готовое решение базовых задач. Собирать его самостоятельно из отдельных компонентов не всегда удобно, а еще это бывает дорого. Вот бы существовало какое-то компактное решение, в котором сразу был бы весь набор инструментов и настроек. Machine Learning

🔥 Язык R идеально подходит для работы с данными и необходим специалистам в сфере машинного обучения как незаменимый инструмент для исследований и создания моделей. 31.07 в 20.00 (мск) приглашаем на открытый урок “Экосистема R для анализа данных” курса “Язык R для анализа данных” в OTUS 📌 На вебинаре: - рассмотрим основные возможности RStudio для анализа данных: работа с таблицами, построение графиков; - покажем, как пользоваться Jupyter для создания документов; - познакомимся с Visual Studio Code (VS Code). 👉 Регистрация для участия https://otus.pw/OaRr/ Не упустите возможность получить новые знания и протестировать формат обучения. Курс доступен рассрочку. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

🍤 Приделываем руки к ChatGPT: бот, который исполняет код в рантайме Как многие уже убедились, ИИ хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности: 1. Он не может получать новые актуальные знания из сети. 2. Он не может выполнить какие‑либо действия. 3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов). И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала. Machine Learning

Встречай AI Generative Product Hackathon, где участники создадут инновационные продукты, экспериментируя с технологиями ChatGPT, Midjourney и elDinero. ai Партнеры хакатона — компании с мировым именем, чьи продукты мы используем каждый день: Unilever в России, Ашан, Danone, Tefal, Альфа-банк. Соорганизаторы — крупнейшая в стране магистратура инженерии машинного обучения AI Talent Hub университета ИТМО, AI-компания Napoleon IT и разработчик CDP платформы Konnektu. ◾️Призовой фонд — 600 000 ◾️Более 30 мест для стажировок в компаниях-партнерах ◾️Регистрация до 31 июля Участниками могут стать: ML-инженеры, аналитики данных, промпт-инженеры, продакт-менеджеры, маркетологи, бренд-менеджеры и студенты IT-специальностей. Лучшие решения получат не только денежный приз, но и возможность реализации в компаниях-партнерах или в качестве самостоятельного стартапа с первыми инвестициями. Стань частью крутой команды или создай свою собственную, заполни заявку по ссылке

🥬 ИИ может забрать у человека всю работу, но точно обещает оставить одну Поскольку ИИ угрожает захватить мир труда, по крайней мере одна довольно хорошая работа всегда будет востребована. Читайте, что бы узнать какая... Machine Learning

Лень разбираться в Python? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Python Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по обучению python. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @python_secrets

♾ Можно ли доверять ответам на математические вопросы ChatGPT и другим языковым моделям? Исследования говорят, что ChatGPT имеет возможности в математике, которые ниже уровня среднего аспиранта. Это свидетельствует о том, что существуют некоторые ограничения у искусственного интеллекта в данной области. Machine Learning